인공지능 활용 범죄 대응 및 쟁점
경찰은 범죄 대응과 수사를 위해 인공지능을 도입한다.
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범죄량의 예측, 범죄 분류, 용의자 얼굴, 동선 추적 등 목표를 예측하거나, 데이터를 효율적으로 처리하는 플랫폼 들이다. 미국은 프레드폴, DAS 등 범죄 대응 AI 시스템들을 만들었고 스마트폴리싱 정책으로 데이터와 과학기술을 활용한 정책 기조를 장려한다. 데이터 기반 의사결정 행정이 경찰에도 넓어지고 있다.
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인공지능은 편리함과 함께 두려움을 준다. 인공지능이 범죄를 저지를 것인가, 인공지능 의사결정이 사람에게 불이익을 줄 것인가도 걱정히다. 인공지능은 사람이 반복해서 선택하는 정답을 자동화하는 과정이기에 인공지능이 의지를 가지고 범죄를 저지르는 상상은 쉬이 현실이 되지 않을 것이다. 사람의 편향이 영향을 끼쳐 법집행이 왜곡되는 위험은 경계할 필요가 있다.
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‘범죄조직이 인공지능을 악용’하는 것은 가까이 만나는 현실이다. 딥페이크를 활용한 영상 조작, 목소리를 위조한 음성 조작을 보이스피싱, 디지털성폭력에 악용한다. 데이터를 효율적으로 처리하고 목표를 개인화하는 기술로 범죄의 가성비를 높힌다. 디지털 범죄는 갈수록 늘어나고 그 수법도 교활하고 잔인하다.
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공동체도 기술을 이해하면서 대응해야 한다. 범죄는 비일상적이기에 샘플 데이터를 활용해서 개발해도 실제 활용하기 어렵다. 범죄 대응 R&D는 주목을 받기 쉽지만 데이터 R&D의 모범사례는 그리 많지 않다.
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경찰 R&D는 2016년 경찰법을 개정해 국가 R&D에 참여한 이후 초창기 단계이다. 국방 분야가 국가 R&D의 16%를 사용한데 비해 경찰 R&D는 0.04%에 불과하고 산출물을 현장에 활용한 사례는 거의 없다. AI는 연구팀간 수준 차이가 크고, 실제 데이터에 적용해 모델을 수정하고 고도화하는 과정을 반복해야 한다.
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경찰대학은 그 연결지점에서 데이터를 제공하고 개발 산출물을 실증하는 역할을 하려한다. 2020년부터 3년간 개발한 <스마트치안빅데이터 플랫폼>은 경찰 데이터를 수집해서 공개하고 서비스를 공동개발하는 체제이다. 연구기관은 데이터를 활용하고 개발한 산출물을 경찰대학과 함께 실증할 수 있다. 인공지능이 섣부른 기대와 불안에 머무르지 않고 치안에 활용하도록 서로 돕길 바란다.
(ppt 편집을 하는 중입니다. 자료를 원하는 분들이 많아 먼저 올려둡니다. 감사합니다)
